How <scp>eDNA</scp> data filtration, sequence coverage, and primer selection influence assessment of fish communities in northern temperate lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For nearly 15 years now, environmental DNA has demonstrated its effectiveness in monitoring biodiversity. Methodological and technical improvements have significantly enhanced the field. However, the effect of factors such as sequence coverage, bioinformatic filtration, and primer choice have been less explored or need to be optimized according to specific survey objectives and study site characteristics. We evaluated these factors to help optimize monitoring fish biodiversity in North American temperate lakes. We sampled water for fish community eDNA analysis in 12 lakes from southwestern Québec, Canada. The lakes were selected to encompass a wide range of surface areas and species richness. We sampled water from a total of 520 sites (25–50 per lake) and analyzed three mitochondrial DNA regions (12S rRNA; 16S rRNA; and cytb) using NovaSeq sequencing. Our results, based on rarefied count matrices (from a sequencing depth of 100,000 to a minimum depth of 1000 reads per sample), showed that keeping only species in each sample if they represented at least one thousandth (species minimum read proportion threshold = 0.001) of the sample's reads was adequate to remove false positives and had a limited negative impact on true positives with low read counts. The sequencing depth was found to have a negligible impact on the accuracy of fish community assessment in a given lake. With the same sequencing depth and a complete local reference database for each primer set, a single primer set produced similar species richness medians than the combination of two or three primer sets. Overall, 12S and 16S detected more species and provided more consistent community profiles than cytb. Based on our observations, we suggest using the 12S MiFish‐U primer set and applying a minimum proportion of 0.001 reads per species and site to monitor north‐temperate lentic freshwater fish communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».